■龔夢澤

    近期，有兩件事受到投資界與科技圈廣泛關注，一是某著名投資人宣布退出人形機器人投資領域，二是小米汽車發生嚴重事故。

    在筆者看來，自動駕駛技術已相對成熟可靠，需要在商業化進程中走好“最后一公里”；而人形機器人技術尚處于初期發展階段，商業化路徑不清晰。如果說成熟技術需要政策護航跑通商業閉環，那么對于前沿領域，更需要構筑孵化生態。

    自動駕駛方面，許多企業已取得不俗成績，特斯拉智駕在全球積累超48億公里路測數據，百度蘿卜快跑無人駕駛出租車在武漢光谷單日接單量突破2000次。但真實世界的復雜性仍對自動駕駛提出了許多挑戰：系統能否在深夜或雨霧天氣中識別交通標志和異形物體？面對突然的“鬼探頭”能否及時制動？這些偶發卻致命的場景，才是技術落地前最為艱難的“最后一公里”。

    自動駕駛系統或許能處理99%的常規場景，但公眾的容錯閾值是100%。這要求各方重新審視安全邏輯，并在商業化進程中厘清路線圖。政策層面，建立分級責任認定體系；技術層面，推動多傳感器冗余方案的標準化；營銷層面，切勿虛假宣傳，透支行業信用；資本層面，各方應克制“催熟”沖動。就像電力普及初期要安裝保險絲一樣，智駕技術規模落地的前提是構建起技術可靠性與社會接受度的雙重保障。

    而人形機器人，則類似于19世紀出現在“馬車時代”的蒸汽機，它不是現有生產工具的替代品，而是重構人類出行乃至生存方式的錨點。

    當投資人埋怨人形機器人泡沫太多，并用ROI回報率公式計算其商業前景時，就如同是以“人們習以為常的馬車”否定“性能差強人意的汽車”。歷史告訴我們，萊特兄弟的飛行器，在無數次墜毀中才積累出升力系數，劃時代的創新絕不囿于投資回報率，今天每個“不實用”的創造，都可能成為明天的希望。

    筆者認為，我們迫切需要構建科技創新的新價值坐標系。例如，對接近商業化的技術，應執行嚴苛的安全標準；但對前沿領域，則需要構建容忍“失敗”的長周期支持機制。

    需要指出的是，這種區分并不割裂，而是創新生態的必備要素，當下的中國尤其需要這種戰略定力。